大鱼际掌纹图像特征提取方法研究

为了更客观更准确的判断出患者的大鱼际掌纹的级数,可以采用图像处理技术对大鱼际掌纹进行预处理、特征提取和分类,以实现大鱼际掌纹的量化与客观识别.文中提出一种基于改进的二维主成分分析技术（2DPCA）再结合Gabor滤波的特征提取方法.以定位分割并经增强处理的大鱼际掌纹图像为基础,获得图像的特征矩阵,作为下一步量化分级的特征输入量.仿真实验结果表明该方法是适用有效的.     

大鱼际掌纹识别系统设计与实现

开发一种大鱼际掌纹识别系统。该系统以大鱼际掌纹在变态反应性疾病医学诊断中特应征4级分类为依据。主要功能是在采集到掌纹源图像的情况下,能快速地给出掌纹图像中大鱼际掌纹区域所属的级别,即大鱼际掌纹量化识别,以达到辅助临床医学专家进行诊断的目的,分级采用基于灰度共生矩阵和支持向量机的分类方法。测试结果表明,该系统可以实现大鱼际掌纹的特征提取和分类,精度和效果基本满足医学辅助诊断和研究的要求。